Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.74-77
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2011
PSPICE modeling of a commercial LED driver IC (TOP245P) and PC817A optocoupler is proposed for the switch-mode power supply (SMPS) (applicable to LED driver) design and simulation. An analog behavioral model of the TOP245P IC including the shunt regulator, under-voltage(UV) detection, over-voltage(OV) shut-down and SR flip-flop is developed by using PSPICE. The empirical equation of PC817A current transfer ratio (CTR) is fitted from the datasheet of PC817A. Two types of SMPSs are simulated with the averaged-model and switching-model. The simulation results by the proposed PSPICE models are in good agreement with those in the data sheet and an experimental data.
The propose of this study is to analysis driver's behavior of traveler information. This research made an attempt to explore driver's route change behavior in the en-route stage. Model were developed for each analysis with LIMDEP software which was developed by Willams H Greene. Commuters' transportation change in before trip stage are affected by their income, travel time, and incident information and constant of this model showed their reluctance of change mode. This was resulted from the inappropriateness of traffic information to general commuters which is the main target of traffic information.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 여전히 운전자의 주의를 필요로 한다. 3레벨 자율주행 이후 4레벨 자율주행차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 운전자의 부주의까지 포함하여 자율주행을 실시해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 운전자가 부주의한 상황에서 긴급상황을 알리고 운전자의 반응을 인식하는 자율차량 안전을 위한 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템을 제안한다. 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 긴급상황 전달 모듈을 사용하여 긴급상황을 텍스트화하여 운전자에게 음성으로 전달하며 운전자 반응 확인 모듈을 사용하여 긴급상황에 대한 운전자의 반응을 인식하고 운전 권한을 운전자에게 넘길지 결정한다. 실험 결과, 긴급상황 전달 모듈의 HMM은 RNN보다 25%, LSTM보다 42.86% 빠른 속도로 음성을 학습했다. 운전자 반응 확인 모듈의 Tacotron2는 deep voice보다 약 20ms, deep mind 보다 약 50ms 더 빨리 텍스트를 음성으로 변환했다. 따라서 긴급상황 알림 및 운전자 반응 확인 시스템은 효율적으로 신경망 모델을 학습시키고, 실시간으로 운전자의 반응을 확인할 수 있다.
Purpose - To study the factors that are related with compliance for the voluntary surrender program of drive's license for senior drives and to estimate the rate of voluntary surrender. Design/methodology/approach - We online surveyed 147 individuals in order to analyze the intention to comply the program. The surveyees were driver's license holders aged 54 to 65 and drawn to answer their willingness to comply in a 5-point Likert scale. We developed an ordered probit model to analyze the data. Findings - According to the main results of the empirical analysis, the higher the average number of driving per week, regardless of gender and age, the more negative was the driver toward voluntarily surrender of driver's license. Various policy measures need to be prepared to activate the voluntary surrender system using the willingness to voluntarily surrender the driver's license and the characteristics of the voluntary returners, and the implementation of customized safe driving training for elderly drivers may be one such method. Research implications or originality - Population aging is known to cause various social problems, and in the transportation field, the number of elderly drivers and traffic accidents by elderly drivers are also increasing. The government is implementing a program for elderly drivers to voluntarily surrender of their driver's licenses in order to reduce traffic accidents caused by elderly drivers. If only elderly drivers who rarely drive surrender their driver's licenses then traffic accidents may not reduce as much as the program targets, however, and further policy instruments may be needed.
This paper proposes a music recommendation system for a driver in vehicle. The proposed system provides (selects and plays) a music to a driver in vehicle in real-time manner by inferring his preference based on physical, environmental, and personal information. Pulse data as physical information, age and biorhythm as personal information, and time as environmental information are used to infer a driver's and thus recommend a music. Experimental results showed that the proposed system could provide better satisfaction to a driver on the recommended music compared to the conventional approach.
This paper study a method of modeling and simulation of LED driver circuit for a design optimization. Simplified LED modeling is introduced and a driver IC, HV9910, is modeled by implementing the major function blocks. Circuit of buck type converter is constructed for simulation. Simulation includes not only the internal function of IC but also the various performance results such as LED array current control and dimming. Experiment results are also shown to prove the verification of its usage. This results show that the simulation approach is valid for a circuit optimization and a reduction of development time.
This paper presents a motion planning algorithm of autonomous racing vehicles for mimicking the characteristics of a human driver. Time optimal maneuver of a race car has been actively studied as a major research area over the past decades. Although the time optimization problem yields a single time series solution of minimum time maneuver inputs for the vehicle, human drivers achieve similar lap times while taking various racing lines and velocity profiles. In order to model the characteristics of a specific driver and reproduce the motion, a stochastic motion planning framework based on kernelized motion primitive is introduced. The proposed framework imitates the behavior of the generated reference motion, which is based on a small number of human demonstration laps along the racetrack using Gaussian mixture model and Gaussian mixture regression. The mean and covariance of the racing line and velocity profile mimicking the driver are obtained by accumulating the outputs tested at equidistantly sampled input points. The results confirmed that the obtained lateral and longitudinal motion simulates the driver's driving characteristics, which are feasible for actual vehicle test environments.
A high step-down multiple-output LED driver is proposed in this paper. Firstly, the derivation of the driver with dual-output is presented and its operation principle and steady state performance are analyzed in detail. Secondly, a high step-down N-channel LED driver is proposed and its current auto-balance characteristic and step-down ratio are analyzed. Finally, an experimental prototype is built and the experimental results are given. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed driver has the following virtues: First, if load balancing is achieved, the voltage gain is 1/N that of a Buck driver, where N is the number of channels. Second, each output automatically has an equal output current, without requiring more current close-loop control circuits than a Buck driver. Last, the voltage stresses of the switches and diodes are lower than those of a Buck driver, meaning that lower voltage switches and diodes can be used, and a higher efficiency can be expected.
This paper proposes a driver supportive device with haptic cue function which can transmit optimal gear shifting timing to a driver without requiring the driver's visual attention. Its performance is evaluated under vehicle model considering automotive engine, transmission and vehicle body. In order to achieve this goal, a torque feedback device is devised and manufactured by adopting the MR (magnetorheological) fluid and clutch mechanism. The manufactured MR clutch is then integrated with the accelerator pedal to construct the proposed haptic cue device. A virtual vehicle emulating a four-cylinder four-stroke engine, manual transmission system of a passenger vehicle and vehicle body is constructed and communicated with the manufactured haptic cue device. Control performances including torque tracking and fuel efficiency are experimentally evaluated via a simple feed-forward control algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.27-34
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2015
For a vision-based driver assistance system, unusual motion detection is one of the important means of preventing accidents. In this paper, we propose a real-time unusual-motion-detection model, which contains two stages: salient region detection and unusual motion detection. In the salient-region-detection stage, we present an improved temporal attention model. In the unusual-motion-detection stage, three kinds of factors, the speed, the motion direction, and the distance, are extracted for detecting unusual motion. A series of experimental results demonstrates the proposed method and shows the feasibility of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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